Współczesna transformacja przemysłowa coraz wyraźniej przesuwa się w kierunku systemów kognitywnych, w których fabryki przestają być wyłącznie miejscem produkcji, a stają się zintegrowanymi środowiskami obliczeniowymi. Oznacza to zmianę o charakterze strukturalnym: infrastruktura przemysłowa zaczyna pełnić funkcję aktywnej warstwy obliczeniowej, w której dane, energia i systemy IT tworzą jeden ekosystem operacyjny. W efekcie Fabryka AI staje się nie budynkiem, lecz platformą technologii, której kluczowym zasobem jest moc obliczeniowa.
W tym kontekście szczególną rolę odgrywają inwestycje typu Build-to-Suit (BTS), które nie są jedynie klasycznym procesem deweloperskim, a stają się współprojektowaniem infrastruktury technologicznej. Oznacza to, że na etapie planowania definiowane są nie tylko parametry obiektu, ale również wymagania przyszłych systemów AI, architektury chmurowej oraz centrów przetwarzania danych. Nieruchomość przemysłowa staje się fizyczną warstwą infrastruktury cyfrowej, a jej wartość wynika bezpośrednio z potencjału obliczeniowego, jaki może obsłużyć.
Jak podkreśla Wirginia Leszczyńska, COO DL Invest Group, „dzisiejszy obiekt przemysłowy musi być projektowany równolegle jako budynek, infrastruktura energetyczna i środowisko dla mocy obliczeniowej. To nie są już trzy oddzielne domeny, ale jeden system”. W jej ocenie oznacza to fundamentalną zmianę modelu inwestycyjnego: „deweloper przestaje być wyłącznie dostawcą powierzchni — staje się uczestnikiem procesu technologicznego, który współtworzy środowisko działania sztucznej inteligencji w przemyśle”. Jak dodaje, „każda inwestycja musi być od początku projektowana z myślą o integracji z ekosystemem data center i AI, ponieważ to właśnie ta warstwa definiuje jej przyszłą wartość rynkową”.
JV DL Invest Group i Boosteroid – od infrastruktury nieruchomości do infrastruktury obliczeniowej
DL Invest Group to jeden z największych prywatnych inwestorów i deweloperów nieruchomości komercyjnych w Europie Środkowo-Wschodniej. Grupa działa w modelu zintegrowanym, obejmującym projektowanie, realizację oraz długoterminowe zarządzanie aktywami w segmentach logistyki, powierzchni przemysłowych, biurowych i handlowych. W ostatnich latach firma rozszerza swoją działalność o projekty infrastruktury cyfrowej, w szczególności obiekty data center i środowiska wysokiej mocy obliczeniowej, odpowiadając na rosnące zapotrzebowanie rynku AI.
Boosteroid z kolei to globalny operator infrastruktury data center oraz platformy cloud computing i cloud gaming, specjalizująca się w dostarczaniu wysokowydajnych środowisk obliczeniowych w modelu chmurowym. Spółka operuje rozproszoną infrastrukturą obejmującą 29 lokalizacji na świecie, obsługując miliony użytkowników oraz obciążenia o niskich opóźnieniach, wykorzystywane również w zastosowaniach AI i HPC. Jej kompetencje obejmują projektowanie i zarządzanie infrastrukturą o wysokiej skalowalności i dużej intensywności obliczeniowej.
Obie organizacje łączą kompetencje w ramach strategicznego joint venture, którego celem jest budowa nowej generacji europejskiej infrastruktury data center.
Joint venture: budowa rozproszonej sieci Fabryk AI
DL Invest Group i Boosteroid realizują wspólne przedsięwzięcie obejmujące budowę rozproszonej sieci wysokowydajnych centrów danych w Europie. Projekt zakłada stworzenie do 12 obiektów data center, które będą pełniły funkcję infrastruktury dla sztucznej inteligencji, cloud computingu, edge computingu oraz zaawansowanych obciążeń HPC.
Pierwsza inwestycja realizowana w ramach JV powstaje w Polsce i została zaprojektowana jako obiekt hyperscale-ready. Zakłada się etapowanie projektu od około 50 MW IT load, z możliwością skalowania do nawet 200 MW mocy obliczeniowej. Kolejne lokalizacje są analizowane w oparciu o dostępność energii, infrastrukturę sieciową oraz warunki operacyjne, co ma umożliwić optymalizację kosztów i wydajności całej sieci.
Rynek data center w Polsce i Europie Środkowo-Wschodniej
Rozwój Fabryk AI i infrastruktury obliczeniowej bezpośrednio koreluje z dynamicznym wzrostem rynku data center w regionie. Polska należy obecnie do najszybciej rozwijających się rynków w Europie Środkowo-Wschodniej, a całkowita moc krajowych centrów danych liczona jest w setkach megawatów. Prognozy wskazują na jej istotny wzrost do 2030 roku, wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, usług chmurowych oraz przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.
W szerszej perspektywie region Europy Środkowo-Wschodniej staje się coraz bardziej istotnym hubem infrastruktury cyfrowej, co wynika zarówno z dostępności energii, jak i rosnącej atrakcyjności inwestycyjnej dla projektów hyperscale.
Energetyka i stabilność operacyjna
Kluczowym wyzwaniem dla Fabryk AI pozostaje zapewnienie stabilności energetycznej. Systemy obliczeniowe oparte na GPU charakteryzują się wysoką zmiennością poboru mocy, co wymaga wdrażania magazynów energii (BESS), systemów UPS oraz inteligentnego zarządzania obciążeniem.
Coraz większe znaczenie zyskuje także odzysk energii cieplnej. Ciepło generowane przez infrastrukturę obliczeniową jest integrowane z procesami przemysłowymi, co pozwala przekształcać je w użyteczny zasób energetyczny i zwiększać efektywność całych obiektów.
Łączność i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym
Fabryki AI wymagają deterministycznych sieci komunikacyjnych, co prowadzi do wdrażania prywatnych sieci 5G typu Campus Network. Dzięki technologii Network Slicing możliwe jest tworzenie logicznych segmentów sieci dedykowanych dla systemów bezpieczeństwa, robotyki oraz IoT.
Takie podejście sprawia, że infrastruktura sieciowa staje się aktywną warstwą sterowania procesami przemysłowymi.
Edge i Cloud jako model hybrydowy
Architektura przetwarzania danych opiera się na modelu hybrydowym, w którym Edge Computing odpowiada za decyzje operacyjne w czasie rzeczywistym, natomiast Industrial Cloud pełni funkcję analityczną i treningową. Dane z wielu zakładów są agregowane, a następnie wykorzystywane do budowy i optymalizacji modeli AI, które trafiają z powrotem do warstwy Edge.
Dane jako fundament systemu
Warstwa integracji danych (Data Pipeline) odpowiada za łączenie heterogenicznych systemów przemysłowych, ich normalizację oraz przygotowanie do analizy przez modele sztucznej inteligencji. Jednocześnie zapewnia kontrolę nad suwerennością danych, co w kontekście przemysłowym ma kluczowe znaczenie dla ochrony know-how i bezpieczeństwa operacyjnego.
Bezpieczeństwo systemów autonomicznych
Fabryka AI wymaga wielowarstwowego podejścia do bezpieczeństwa obejmującego warstwę fizyczną, sieciową oraz algorytmiczną. Ochrona dotyczy zarówno infrastruktury obliczeniowej, jak i modeli AI, które mogą być podatne na manipulacje oraz ataki adwersarialne wpływające na ich decyzje.
Nowy paradygmat przemysłu
Fabryka AI stanowi integrację nieruchomości, infrastruktury IT oraz systemów energetycznych w jeden spójny organizm technologiczny. Jak podkreślają przedstawiciele rynku, w tym DL Invest Group, przewaga konkurencyjna w tym modelu nie wynika już z pojedynczych technologii, lecz z umiejętności ich integracji w skalowalną i odporną architekturę przemysłową.
W efekcie przemysł wchodzi w fazę, w której budynki, dane i algorytmy stają się elementami jednego systemu operacyjnego gospodarki — systemu, który produkuje, ale również analizuje, uczy się i optymalizuje swoje działanie w czasie rzeczywistym.
